시장보고서
상품코드
1697047

에이전트 AI : 자동 클레임 처리 멀티 에이전트 시스템

Agentic AI: Automated Claims Processing Multi-Agent System

발행일: | 리서치사: IDC | 페이지 정보: 영문 13 Pages | 배송안내 : 즉시배송

    
    
    



※ 본 상품은 영문 자료로 한글과 영문 목차에 불일치하는 내용이 있을 경우 영문을 우선합니다. 정확한 검토를 위해 영문 목차를 참고해주시기 바랍니다.

이 IDC Perspective에서는 보험업계, 특히 자동 클레임 처리에서 에이전트형 AI의 변혁 가능성을 살펴봅니다다. 에이전트형 AI는 복잡하고 세분화된 시스템 전반에서 자율적으로 작동하는 능력이 뛰어나 보험금 청구 관리와 같은 복잡한 프로세스를 처리하는 데 매우 적합합니다. 에이전트 AI는 잘 정의된 작업에 중점을 두는 기존 AI와 달리 다양한 아키텍처, 애플리케이션, 기술 전반을 조정하여 원활한 통합과 운영 효율성 향상을 가능하게 하며, 에이전트 AI의 진정한 가치는 여러 이해관계자와 다양한 시스템을 참여시켜 복잡한 청구 워크플로우를 관리할 수 있는 역량에 있습니다. 멀티 에이전트 프레임워크를 활용하여 운영을 간소화하고, 의사 결정을 개선하며, 운영 사일로를 줄입니다. 이러한 기능은 보험사가 보험금 청구 처리를 개선하고 더 빠르고 정확하며 개인화된 서비스를 제공할 수 있는 새로운 기회를 창출하여 성장과 경쟁 우위를 촉진합니다. "복잡성과 파편화로 정의되는 환경에서 에이전트 AI는 시스템과 이해 관계자 간의 협력이 혁신과 우수성을 주도하는 더 스마트하고 원활한 미래를 위한 길을 열어줍니다. 보험사는 멀티 에이전트 시스템이 보험금 청구를 자율적으로 관리할 수 있도록 지원함으로써 보험 계약자와의 소통 방식을 혁신하고, 위험을 완화하며, 성장을 촉진할 수 있습니다. 이는 단순히 업무 자동화에 그치는 것이 아니라 전체 보험금 청구 프로세스가 탁월한 효율성과 정확성으로 작동하는 방식을 재정의하여 보험업계가 보험 계약자에게 개인화된 투명한 서비스를 제공하겠다는 약속을 지킬 수 있도록 하는 것입니다."라고 IDC Financial Insights의 리서치 매니저인 Davide Palanza는 말했습니다.

이그제큐티브 스냅숏

상황 개요

  • AI 에이전트란 무엇이고, 무엇이 아닌가?
  • AI 에이전트의 사용 사례 : 멀티 에이전트 시스템에 의한 자동 청구 처리
    • 클레임 개시(FNOL 탐지)
    • 데이터 수집
    • 청구 트리아지와 중대도 평가
    • 전문 서브 에이전트에 의한 병렬처리
    • 클레임 판단
    • 최종 청구 결과 통지
  • 자동 청구 처리에서의 에이전트형 AI 설계 패턴
  • 자동 청구 처리 멀티 에이전트 시스템의 이점
  • 자동 청구 처리 멀티 에이전트 시스템의 과제

테크놀러지 구입자에 대한 어드바이스

참고 자료

  • 관련 조사
  • 요약
KSA 25.04.11

This IDC Perspective explores the transformative potential of agentic AI in the insurance industry, particularly in automated claims processing. Agentic AI stands out for its ability to operate autonomously across complex, fragmented systems, making it uniquely suited to handle intricate processes such as claims management. Unlike traditional AI, which focuses on well-defined tasks, agentic AI coordinates across various architectures, applications, and technologies, enabling seamless integration and improved operational efficiency.The true value of agentic AI lies in its capacity to manage the complexity of claims workflows by involving multiple stakeholders and diverse systems. By leveraging a multi-agent framework, it streamlines operations, enhances decision-making, and reduces operational silos. This capability improves claims processing and creates new opportunities for insurers to deliver faster, more accurate, and personalized services, driving growth and competitive advantage."In a landscape often defined by complexity and fragmentation, agentic AI paves the way for a smarter, more seamless future where collaboration across systems and stakeholders drives innovation and excellence. By enabling multi-agent systems to autonomously manage claims, insurers can transform the way they engage with policyholders, mitigate risks, and foster growth. This is not just about automating tasks - it is about redefining how the entire claims process functions with unparalleled efficiency and precision, enabling the industry to uphold its promise of delivering personalized, transparent care to policyholders," said Davide Palanza, research manager, IDC Financial Insights.

Executive Snapshot

Situation Overview

  • What AI Agents Are, and What They're Not
  • AI Agent Use Case: Automated Claims Processing with Multi-Agent Systems
    • Claims Initiation (FNOL Detection)
    • Data Collection
    • Claims Triage and Severity Assessment
    • Parallel Processing by Specialized Sub-Agents
    • Claims Decisioning
    • Final Claims Outcome Communication
  • Agentic AI Design Patterns in Automated Claims Processing
  • The Benefits of Automated Claims Processing Multi-Agent System
  • Challenges of Automated Claims Processing Multi-Agent System

Advice for the Technology Buyer

Learn More

  • Related Research
  • Synopsis
샘플 요청 목록
0 건의 상품을 선택 중
목록 보기
전체삭제